VIVA: A Benchmark for Vision-Grounded Decision-Making with Human Values

📄 arXiv: 2407.03000v2 📥 PDF

作者: Zhe Hu, Yixiao Ren, Jing Li, Yu Yin

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-07-03 (更新: 2024-10-10)

备注: EMNLP 2024 Main Conference

💡 一句话要点

VIVA：一个基于视觉和人类价值观的决策基准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 人类价值观 决策基准 多模态学习 视觉推理

📋 核心要点

  1. 现有大型视觉语言模型缺乏在视觉场景中融入人类价值观进行决策的能力。
  2. VIVA基准通过提供包含图像、决策、价值观和原因的数据集，促进模型学习人类价值观。
  3. 实验表明现有VLMs在VIVA基准上表现有限，提示了未来研究方向，如利用行动后果和预测价值观。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（VLMs）在融入日常生活方面展现出巨大潜力，因此在现实场景中做出决策时，融入人类价值观至关重要。本文提出了VIVA，一个基于视觉和人类价值观驱动的决策基准。虽然大多数大型VLMs侧重于物理层面的技能，但我们的工作首次检验了它们在视觉场景下利用人类价值观进行决策的多模态能力。VIVA包含1240张描绘各种现实场景的图像，以及手动标注的基于这些场景的决策。给定一张图像，模型应选择最合适的行动来解决问题，并提供相关的价值观和决策背后的原因。基于VIVA的广泛实验表明，VLMs在利用人类价值观进行多模态决策方面存在局限性。进一步的分析表明，利用行动后果和预测的人类价值观具有潜在的好处。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估和提升视觉语言模型（VLMs）在视觉场景下，基于人类价值观进行决策的能力。现有VLMs主要关注物理层面的技能，缺乏对人类价值观的理解和应用，导致在涉及伦理、道德等复杂场景中做出不恰当的决策。VIVA基准的提出，旨在弥补这一缺陷，为VLMs提供一个评估和学习人类价值观的平台。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含丰富视觉场景和对应人类价值观决策的数据集，并利用该数据集评估现有VLMs的决策能力。通过分析模型的决策过程，揭示其在理解和应用人类价值观方面的不足，并为未来的模型改进提供指导。论文强调了利用行动后果和预测的人类价值观来提升决策能力。

技术框架：VIVA基准主要包含以下几个部分：1）图像数据集：包含1240张描绘各种现实场景的图像，涵盖了不同的情境和挑战。2）人工标注：每张图像都配有人工标注的决策、相关的价值观以及决策的原因。3）评估指标：用于评估VLMs在VIVA基准上的表现，包括决策准确率、价值观预测准确率等。整体流程是：给定一张图像，模型需要选择最合适的行动，并预测相关的价值观和原因，然后与人工标注进行比较，计算评估指标。

关键创新：论文的关键创新在于提出了VIVA基准，这是首个专门用于评估VLMs在视觉场景下基于人类价值观进行决策能力的数据集。与以往侧重于物理层面技能的基准不同，VIVA关注的是更高层次的认知能力，即理解和应用人类价值观。此外，论文还强调了利用行动后果和预测的人类价值观来提升决策能力，为未来的研究提供了新的思路。

关键设计：VIVA数据集的设计考虑了场景的多样性和真实性，涵盖了不同的情境和挑战。人工标注过程采用了严格的规范和质量控制，确保标注的准确性和一致性。评估指标的设计综合考虑了决策的正确性、价值观预测的准确性以及原因的合理性。论文没有具体涉及模型结构或损失函数的设计，而是侧重于数据集的构建和评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有VLMs在VIVA基准上的表现远低于人类水平，表明其在理解和应用人类价值观方面存在显著不足。分析表明，利用行动后果和预测的人类价值观可以有效提升模型的决策能力。例如，通过预测不同行动的后果，模型可以选择更有利于社会福祉的行动；通过预测相关的价值观，模型可以更好地理解决策背后的原因，从而做出更加合理的决策。

🎯 应用场景

VIVA基准的潜在应用领域包括：智能助手、自动驾驶、医疗诊断等。通过提升VLMs在视觉场景下基于人类价值观进行决策的能力，可以使其在实际应用中更加安全、可靠和符合伦理道德。例如，在自动驾驶中，可以避免做出违反交通规则或危及行人安全的决策；在医疗诊断中，可以考虑到患者的个人意愿和价值观，提供更加个性化的治疗方案。未来，VIVA基准可以促进VLMs在各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large vision language models (VLMs) have demonstrated significant potential for integration into daily life, making it crucial for them to incorporate human values when making decisions in real-world situations. This paper introduces VIVA, a benchmark for VIsion-grounded decision-making driven by human VAlues. While most large VLMs focus on physical-level skills, our work is the first to examine their multimodal capabilities in leveraging human values to make decisions under a vision-depicted situation. VIVA contains 1,240 images depicting diverse real-world situations and the manually annotated decisions grounded in them. Given an image there, the model should select the most appropriate action to address the situation and provide the relevant human values and reason underlying the decision. Extensive experiments based on VIVA show the limitation of VLMs in using human values to make multimodal decisions. Further analyses indicate the potential benefits of exploiting action consequences and predicted human values.